为了提高大空间γ辐射场全局计算效率，开展了全局减方差（Global Variance Reduction，GVR）方法在大空间γ辐射场计算中的应用研究。针对计数栅元/网格体积差异造成的过度分裂问题，引入体积修正因子修改全空间权窗参数。体积修正后的基于通量的GVR方法计算的全局品质因子（FOM_G）比直接模拟提高约39倍。针对非计数区计算耗时问题，提出了非计数区修正方法，使得FOM_G因子进一步提高40%。在引入体积和非计数区修正的基础上，在大空间γ辐射场计算中与基于粒子误差、权重、径迹、数目、能量、碰撞和通量的7种GVR方法进行对比。结果表明：7种GVR方法计算的FOM_G因子比直接模拟提高2~3个量级，基于误差的标准差σ降低2~3个量级；而基于权重的GVR方法计算的FOM_G因子比直接模拟提高2 304倍，在所有GVR方法中减方差效果最好。在基于通量的GVR方法中引入光滑因子SI后，模拟计算的权窗下限随SI增加而减小，FOM_G因子随SI的增加先增加后减小。当SI=0.8时，该方法计算的FOM_G因子最大，比直接模拟提高3 246倍。

对于深穿透类型的屏蔽计算, 为了得到较为可信的统计结果, 蒙特卡罗方法(MC方法)需要模拟大量的粒子, 巨大的计算时间是其存在的主要问题。源偏倚和权窗技巧能够有效降低深穿透问题的计数误差。开展了基于共轭离散纵标(SN)的MC减方差方法研究, 根据SN方法的共轭注量率计算并生成了源偏倚和权窗参数, 编写了JMCT程序的源抽样子程序, 并且在秦山一期测量值基础上进行了验证, 成功应用到CAP1400压力容器快中子注量率和堆腔中子和光子剂量率计算中。数值结果表明, 对于深穿透屏蔽计算问题, 和无偏的MC方法相比, 基于共轭SN的MC减方差方法能够在保证结果精度的前提下, 提高计算效率1~2个量级。